1. 本选题研究的目的及意义
雾霾污染作为一种严重的环境问题，对人类健康、生态环境和社会经济发展造成极大危害。
近年来，中国雾霾污染问题日益突出，成为社会广泛关注的焦点。
准确预测雾霾污染趋势，对于及时采取有效措施，减轻雾霾危害，保障人民健康生活具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
雾霾污染预测是环境科学研究的热点和难点，国内外学者对此进行了大量研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在雾霾污染预测方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：1.统计模型:ARIMA模型、灰色预测模型等统计模型被广泛应用于雾霾污染预测。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以雾霾污染为研究对象，以ARIMA模型和BP神经网络为主要研究方法，对雾霾污染进行预测分析。
具体内容如下：1.数据收集与预处理:收集影响雾霾污染的相关数据，包括气象数据、污染物浓度数据等，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法，具体步骤如下：1.收集相关数据：通过中国环境监测总站、气象局等官方网站收集研究区域的历史雾霾污染数据、气象数据等，并整理成适合分析的数据格式。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，并对数据进行归一化处理，以便于后续模型的训练和预测。
3.ARIMA模型构建与预测：利用时间序列分析方法，对雾霾污染数据进行分析，确定ARIMA模型的阶数，并估计模型参数。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.模型组合:将传统的ARIMA模型与机器学习领域的BP神经网络相结合，构建组合预测模型，以期提高雾霾污染预测的精度和可靠性。
2.特征工程:在模型输入特征的选择上，不仅考虑传统的污染物浓度和气象因素，还将探索其他潜在的影响因素，例如交通流量、工业排放等，以构建更全面、更准确的预测模型。
3.模型优化:对ARIMA模型和BP神经网络的参数进行优化，以提高模型的预测性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 薛晓峰,李欣,王金南,等.大气PM_(2.5)污染控制成本效益分析——以京津冀区域为例[J].中国环境科学,2016,36(12):3601-3608.
[2] 张效伟,李永峰,王式功,等.基于空气质量指数(AQI)的哈尔滨市区大气污染时空特征[J].环境科学学报,2015,35(12):3957-3964.
[3] 王占山,李健军,丁一汇.中国雾霾污染研究综述[J].气候与环境研究,2014,19(4):427-436.
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